深度学习实战94-基于图卷积神经网络GCN模型的搭建以及在金融领域的场景

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战94-基于图卷积神经网络GCN模型的搭建以及在金融领域的场景。文章首先介绍了GCN模型的原理及模型结构，随后提供了数据样例，并详细展示了实战代码。通过本文，读者可以深入了解GCN模型在金融场景下的应用，同时掌握代码的具体运行方法，为金融领域的相关研究提供有力支持。

一、GCN 模型概述

1.1 GCN 发展背景与兴起

随着大数据时代的到来，复杂网络数据的处理成为研究热点，尤其是在金融领域，关系数据的分析对于风险评估、信贷审批、投资策略制定等方面至关重要。传统的机器学习方法往往基于向量化的输入，难以直接处理图结构数据中的丰富关联信息。在此背景下，图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）应运而生，其中图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）作为GNN的一个重要分支，自2016年Thomas N. Kipf等人提出以来，迅速成为处理图数据的标准工具之一。

GCN的设计灵感来源于深度学习中的卷积神